艾对元 Eddy

DOE & EXCEL, SPSS application

课程目的

应用统计学 , 试验设计 理解统计数据分析主要方法的基本理论 掌握基本统计方法在实践中的应用 能熟练运用 Excel ,SPSS 软件实现

数据分析 独立运用统计方法解决实际问题

参考书目： 1. 《试验设计与数据处理》，李云雁编，化学工业出版

社， 2008 2. 《 Excel 2007 在统计分析中的应用》，谢邦昌编著，

清华大学出版社， 2008 3. 《试验设计与 SPSS 应用》，王颉主编，化学工业出版

社， 2006 4 、《统计学：从数据到结论》（第 2 版）吴喜之著，中国

统计出版社， 2006 。 5 、《统计分析与 SPSS 的应用》，薛薇编著，中国人民大

学出版社， 2001 。 6 、《 SPSS 统计分析教程》，李志辉等主编，电子工业出

版社， 2003 。

SPSS 软件应用实用网址1.  SPSS 网址 :   http://www.spss.com

2.  SPSS 中文网址 http://www.spssgz.com.cn

     http://www.spss.com.cn   4.  SPSS FOR WINDOWS 简明教程目录

http://www.fjmu.edu.cn/news/spss/doc3/index.htm   ( 由福建教育出版社出版，姜小鹰主编 ) 

5.  SPSS for Windows 10.0 版教程http://www.medstatstar.myetang.com/spss/coach.htm （医学统计之星网站 作者：张文彤 ）

§ 统计是什么？

统计学（ statistics ）是用以收集数据，分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。

统计软件

SPSS ：这是一个很受欢迎的统计软件；它容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理。对于非统计工作者是很好的选择。

SAS ：这是功能非常齐全的软件；尽管价格不菲，许多公司还是因为其功能众多和某些美国政府机构认可而使用。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，仍然需要一定的训练才可以进入。对于基本统计课程则不那么方便。

STATA: 这是众多统计软件的后起之秀；它操作灵活、简单、易学易用，同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点。占用计算机系统资源少，绘图漂亮，对有简单编程基础者来讲十分容易上手，有专门出版的专业刊物。以上三种软件并称为新的国际三大权威统计软件

统计软件Excel ：它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有 Microsoft Office 的计算机，基本上都装有 Excel 。但要注意，有时在装 Office 时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析， Excel 还算方便，但随着问题的深入， Excel 就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。

统计软件

S-plus ：这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。

R 软件：这是一个免费的，由志愿者管理的软件。其编程语言与 S-plus 所基于的 S 语言一样，很方便。还有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件包。同时从网上可以不断更新和增加有关的软件包和程序。这是发展最快的软件，受到世界上统计师生的欢迎。是用户量增加最快的统计软件。对于一般非统计工作者来说，主要问题是它没有“傻瓜化”。

统计软件

Minitab ：这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如 SPSS 与 SAS 那么普遍。

Statistica ：也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如 SAS 与 SPSS 那么普遍。

Eviews ：这是一个主要处理回归和时间序列的软件。GAUSS ：这是一个很好用的统计软件，许多搞经济的喜欢

它。主要也是编程功能强大。目前在我国使用的人不多。FORTRAN ：这是应用于各个领域的历史很长的非常优秀

的编程软件，功能强大，也有一定的统计软件包。计算速度比这里介绍的都快得多。但需要编程和编译。操作不那么容易。

MATLAB ：这也是应用于各个领域的以编程为主的软件，在工程上应用广泛。编程类似于 S 和 R 。但是统计方法不多。

统计软件 SPSS 界面概述1

SPSS 统计分析一般步骤2

正交试验设计　　　　　　

3

主要内容

SPSS 界面

SPSSSPSS 简介简介SPSS 是 Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序，由美国 SPSS 公司 1970 年代推出，迄今已有近 30 年的历史。是国际著名三大社会科学统计软件包之一（ SAS 、 SPSS 、 Statis ）。我们现在使用的是 SPSS for Windows 13.0 版。作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等

优点 使用简便，不用编程（ SAS需编程）同 excel转换、强大的统计功能等

SPSSSPSS 的主要窗口和菜单的主要窗口和菜单

1 SPSS 的 3 个主要窗口

1-1 数据编辑器窗口（ SPSS Data Editor）：用来编辑和显示数据；在此窗口中的文件名称为 *. sav 。

1-2 程序语句编辑器窗口（ SPSS Syntax Editor）：用来编写各种程序；在此窗口中的文件名称为 *. sps 。

1-3 结果观看窗口（ SPSS Viewer）：显示统计运算结果；在此窗口中的文件名称为 *. spo 。

2 SPSS 数据编辑器的主要菜单

2-1 File 菜单：文件管理

New ； Open ； Save ； Save as ； Exit。

2-2 Edit 菜单：编辑

Undo ； Cut ； Copy ； Paste ； Clear； Find ；

2-3 View菜单：视图

Fonts ； Grid lines ； Value labels 。

2-4 Data菜单：数据整理define variables ； Insert variables ； Insert case ；go to case ； sort case ； select case 。

2-5 Transform菜单：数据转换recode ； compute ； count 。

2-6 Analyze菜单：统计2-7 Graphs菜单：统计图2-8 Utilities菜单：工具附件2-9 Windows菜单：窗口2-10 Help菜单：帮助

主菜单

1 、 File ：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示和打印等；2 、 Edit ：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换

等；3 、 View ：视图；4 、 Data ：数据管理菜单，有关数据变量定义、数据格式选定、观察对

象的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接、汇总等；5 、 Transform ：数据转换处理菜单，有关数值的计算、重新赋值、缺

失值替代等；6 、 Analyze ：统计菜单，有关一系列统计方法的应用；7 、 Graphs ：作图菜单，有关统计图和表的制作；8 、 Utilities ：用户选项菜单，有关命令解释、字体选择、文件信息、

定义输出标题、窗口设计等；9 、 Windows ：窗口管理菜单，有关窗口的排列、选择、显示等；10 、 Help ：求助菜单，有关帮助文件的调用、查寻、显示等。

一、统计软件 SPSS 界面概述标题栏菜单栏工具栏

工作区

建立数据文件、定义变量、编辑图表、编写程序等等。

SPSS界面

结果输出窗(SPSS

Viewer)

Text

数据编辑窗(Data Editor)

数据编辑窗 (Data Editor)

Data Editor 的两个界面：

Data View 界面：是用户进行数据输入、数据编辑、数据文件整理的界面。

Variable View 界面：是用户定义数据文件的变量界面。

输入数据？

定义变量？

两个界面的切换方法是单击窗口左下角的 Data View 和Variable View 选项卡，选中的选项卡以高度形式显示。

输入数据的方法（ Data View 界面）：定义一个变量就先输入这个变量，这种方法是纵向输入数据。采用此方法，我们依次输入该变量的各个数值。

在定义完所有的变量之后，按观测量来输入数据，即输入完一个观测量以后，再输入第二个观测量，这种方法是横向进行的。

如何定义一个变量（ Variable View 界面）： 在 Variable View 界面上，可以定义变量名、变量的类型、变量的长度及小数位数、变量标签及其值签、变量的格式（包含显示的宽度、对齐方式、误差值标签等）。

在定义 SPSS变量时，至少应定义变量名和变量类型，而其他属性则可以采用默认值。

变量的定义和数据的输入

Name 变量名Type 变量类型Width 变量宽度Decimals 小数点Label 变量标签Values 变量值标签Missing 缺失值Columns 变量显示宽度Align 变量对齐方式

定义变量名：单击“ Name” 所在列的第一行，就可以输入要定义的第一个变量的变量名称。

定义变量类型：单击“ Type”栏，会出现省略号，再单击省略号，就会出现定义变量类型的对话框。用户可以在此对话框选择变量类型及更改变量的长度和小数位数。系统默认为标准数值型变量Numeric 。

定义变量的小数位数：单击“ Decimal” ，修改所需的小数位数。

变量要求：

•变量名不能超过 8 个字符；•变量名不能以数字开头；•变量名中不能包含＋，－， × ， / 、？、＝等运算和逻辑符号。•当相邻变量名称上存在顺序且码位相同时，可用简略方法 ： W02 8 W03 9 W04 10. 可换为 W02 to W04 8-10.•当变量值是字符时，在码位后加（ a ）；如：W7 12(a) ；•当变量值包含小数时，在码位后加（ n ）， n 表示小数的位数。如： 446.79 ，在录入时要录成44679 ，定义时为： W12 12-16(2) ；

数据录入外部式录入

内部式录入

采用 DOS 、 WPS 、 CCED 等软件，按ASCII 码方式录入成文本文件（ *.dat ； *.txt）。这种录入方式的特点是，数据之间没有间隔，录完一个数码后自动后移，录入速度较快。缺点是容易错位。

采用 SPSS 数据编辑器（ SPSS Data Editor）录入。其优点是不容易错位，缺点是不能自动后移，录入速度慢，数据错误不容易修改。

二、 SPSS 统计分析一般步骤

数据文件的建立，编辑，整理

选择统计分析方法

选择分析变量，设置参数

查看解释分析结果

在数据编辑窗口中

在【 Analyze】菜单中

打开的各级对话框中

在“ SPSS Viewer”中

在 SPSS中，数据文件的编辑、整理等功能被集中在了 Data和 Transform两个菜单项中，这

两个菜单的内容如下所示：Data菜单项

Transform菜单项

数据的编辑 数据的打开 File==>Open==>Data/output 数据的增删、复制、粘贴， insert、 cut或 clear、 copy 数据的排序， Sort升序或降序 数据的搜索， Go to Case 或 Find 数据的复制， Copy或 paste 数据的编码，对于一些连续变量如年龄等可通过 recode等进

行编码 数据的计算， Compute秩和检验中计算秩次， Ranks-Mean文件的拆分 ， Select cases（物理） 和 split（形式） sex

文件的合并 ， add或 Merge 对于频数表资料（ 2 检验 ）要进行加权，即 Weight 数据文件的保存， 可转换为 excel等格式奇异数据的发现和检查 可用 Frequencies 或 Explore等

SPSS Analyze统计菜单功能介绍

描述性统计分析－－ Descriptive Statistics菜单均数间的比较－－ Compare Means菜单一般线性模型―― General Linear Model菜单相关分析―― Correlate菜单多元线性回归与曲线拟合―― Regression菜单对数线性模型—— Loglinear菜单聚类分析与判别分析—— Classify菜单因子分析与对应分析—— Data Reduction菜单信度分析与多维尺度分析—— Scale菜单非参数检验―― Nonparametric Tests菜单Survival菜单

三、正交试验设计

基本步骤

正交试验设计

结果分析：直观分析法方差分析法 与 SPSS 实现

正交实验设计的基本步骤

1 2 3 4

明确实验目的，确定考察指标，挑因素，选水平

选择合适的正交表

进行表头设计

排出实验方案

正交试验的结果分析——直观分析法

计算 Ki值和 Ki值

计算各因素列的极差 R

根据极差 R 的大小，进行因素的主次排队

选出最优的水平组合无

验证试验

正交试验的结果分析—— 方差分析法与 SPSS实现

1

无重复正交试验的方差分析

2

3

有重复正交试验的方差分析

有交互作用正交试验的方差分析

须有空列，用空列来估算实验误差

无重复正交试验的方差分析

例 1 为了考察影响某种化工产品转化率的因素，选择三个有关因素：反应温度（ A）、反应时间（ B）、用碱量（ C）每个因素取三种水平，因素水平表见表 1 ，结果见表 2 ：

水平因素

1 2 3

反应温度 (A)

反应时间 (B)

用碱量 (C)

180 ( )C A 285 ( )C A390 ( )C A

190 ( )B分 2120 ( )B分 3150 ( )B分

15%( )C 26%( )C 37%( )C

表 1

实验号列号

转化率（%）A B C

D（空列）

1 1 1 1 1 31

2 1 2 2 2 54

3 1 3 3 3 38

4 2 1 2 3 53

5 2 2 3 1 49

6 2 3 1 2 42

7 3 1 3 2 57

8 3 2 1 3 62

9 3 3 2 1 64

表 2 正交试验结果

SPSS 操作步骤如下： Step1 ：将表 2 数据输入 SPSS 数据编辑窗口后，依次选择

Analyze→General Linear Model →Univariate… ，即可打开【 Univariate 】主对话框。

Step2 ：将左边“转化率”变量选入右边“ Dependent Variable” （因变量列表）， a 、 b 和 c 项目选入“ Fixed Factor(s)” （自变量），“ d”因子不动，用于估算试验误差。

Step3 ：选择【 Model … 】按钮，打开 【 Univariate Model 】子对话框。在此对话框中选择“ Custom” （自定义模型），将左边 a 、 b 和 c 项目选入“ Model” 中，按【 Continue 】按钮返回 【 Univariate 】主对话框。

Step3 ：选择【 Post Hoc … 】打开【 Post Hoc Multiple Comparisons for … 】对话框，将左边 a 、 b 和 c 项目选入“ Post Hoc Tests for” 中，选择“ Duncan” ，单击【 Continue 】返回 【 Univariate 】主对话框。

Step4 ：单击【 OK 】完成。

Between-Subjects Factors

3

3

3

3

3

3

3

3

3

1

2

3

A

1

2

3

B

1

2

3

C

N

由此表可知，因素 A 、 B 和 C均有 3 个水平，每个水平没有重复。

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable: 转化率

966.000a 6 161.000 17.889 .054

22500.000 1 22500.000 2500.000 .000

618.000 2 309.000 34.333 .028

114.000 2 57.000 6.333 .136

234.000 2 117.000 13.000 .071

18.000 2 9.000

23484.000 9

984.000 8

SourceCorrected Model

Intercept

A

B

C

Error

Total

Corrected Total

Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.

R Squared = .982 (Adjusted R Squared = .927)a.

由此表可知，因素“ A” ， F=34.333 ；“ B” ， F=6.333 ；“ C” ， F=13.000。而只有“ A” 因素的 Sig.值小于 0.05 ，“ B” 和“ C” 的Sig.值均大于 0.05 ，说明“ A” 因素对试验结果有显著影响，而“ B” 因素和“ C” 因素对试验结果影响差异不显著。

转化率

Duncana,b

3 41.00

3 48.00

3 61.00

.104 1.000

A1

2

3

Sig.

N 1 2

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = 9.000.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 3.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看

出，“ A” 因素三水平最好。 Level-1 与 Level-2无显著差异； Level-1 ， Level-2 与Level-3 都有显著差异。差异显著度在 sig.

转化率

Duncana,b

3 47.00

3 48.00

3 55.00

.076

B1

3

2

Sig.

N 1

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = 9.000.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 3.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看

出，“ B” 因素三个水平之间差异不显著，但以两水平转化率最高。

转化率

Duncana,b

3 45.00

3 48.00 48.00

3 57.00

.345 .067

C1

3

2

Sig.

N 1 2

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = 9.000.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 3.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看

出，“ C” 因素两水平最好。

综合以上可得： 最适宜的试验组合为 A3B2C2，对于“ B” 因素是试验结果的次要影响因素，且三个处理差异不显著，可根据操作方便、经济实惠、节省开支等既定条件选取最好水平。

有重复正交试验的方差分析

例 2 为了提高炒青绿茶品质，研究了茶园施肥 3 要素配合比例（ A）和用量（ D），鲜叶处理方法（ B）和制茶工艺方法（ C ） 4 个因素对茶叶感官质量的影响，每因素均取 3 个水平，选用 L9(34) 正交表安排试验，重复 2次。试验方案和各处理的茶叶品质总分如表 3 所示，试进行试验结果统计分析。

注：不考虑交互作用

实验号

列号品质评分

A（配合比例）

B（鲜叶处理）

C（工艺流程）

D（肥料用量） Ⅰ Ⅱ

1 1 1 1 1 78.9 78.1

2 1 2 2 2 77.0 77.0

3 1 3 3 3 77.5 78.5

4 2 1 2 3 80.1 80.9

5 2 2 3 1 77.6 78.4

6 2 3 1 2 78 79

7 3 1 3 2 76.7 76.3

8 3 2 1 3 81.3 82.7

9 3 3 2 1 79.5 78.5

表 3 绿茶品质分析试验结果

SPSS 操作步骤如下： Step1 ：将表 2 数据输入 SPSS 数据编辑窗口后，依次选择 Analyze→General

Linear Model →Univariate… ，即可打开【 Univariate 】主对话框。

Step2 ：将左边“品质”变量选入右边“ Dependent Variable” （因变量列表），“配合比”、“鲜叶处理”、“工艺流程”和“肥料用量”项目选入“ Fixed Factor(s)” （自变量。

Step3 ：选择【 Model … 】按钮，打开 【 Univariate Model 】子对话框。在此对话框中选择“ Custom” （自定义模型），将左“配合比”、“鲜叶处理”、“工艺流程”和“肥料用量”项目选入“ Model” 中，按【 Continue 】按钮返回

【 Univariate 】主对话框。

Step3 ：选择【 Post Hoc … 】打开【 Post Hoc Multiple Comparisons for … 】对话框，将左边“配合比”、“鲜叶处理”、“工艺流程”和“肥料用量”项目选入“ Post Hoc Tests for” 中，选择“ Duncan” ，单击【 Continue 】返回

【 Univariate 】主对话框。

Step4 ：单击【 OK 】完成。

Between-Subjects Factors

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

1

2

3

配合比例

1

2

3

鲜叶处理

1

2

3

工艺流程

1

2

3

肥料用量

N

由此表可知，因素“配合比”、“鲜叶处理”、“工艺流程”和“肥料用量”均有 3 个水平，每个水平有 2次重复，每个水平在试验组合中出现 6次。

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable: 品质

46.000a 8 5.750 14.702 .000

111392.000 1 111392.000 284809.1 .000

6.333 2 3.167 8.097 .010

1.000 2 .500 1.278 .325

14.333 2 7.167 18.324 .001

24.333 2 12.167 31.108 .000

3.520 9 .391

111441.520 18

49.520 17

SourceCorrected Model

Intercept

配合比例鲜叶处理工艺流程肥料用量Error

Total

Corrected Total

Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.

R Squared = .929 (Adjusted R Squared = .866)a.

由此表可知，因素“配合比例”、“工艺流程”和“肥料用量”的 Sig.值均小于 0.05 ，“鲜叶处理”的 Sig.值大于 0.05 ，说明“配合比例”、“工艺流程”和“肥料用量”因素对试验结果有显著影响，而“鲜叶处理”因素对试验结果影响差异不显著。

品质

Duncana,b

6 77.833

6 79.000

6 79.167

1.000 .655

配合比例1

2

3

Sig.

N 1 2

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = .391.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看出，“配合比例”因素三水平最好。

品质

Duncana,b

6 78.500

6 78.500

6 79.000

.218

鲜叶处理1

3

2

Sig.

N 1

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = .391.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看出，“鲜叶处理”因素三个水平之间差异不显著。

品质

Duncana,b

6 77.500

6 78.833

6 79.667

1.000 1.000 1.000

工艺流程3

2

1

Sig.

N 1 2 3

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = .391.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看出，“工艺流程”因素一水平最好。

品质

Duncana,b

6 77.333

6 78.500

6 80.167

1.000 1.000 1.000

肥料用量2

1

3

Sig.

N 1 2 3

Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.Based on Type III Sum of SquaresThe error term is Mean Square(Error) = .391.

Uses Harmonic Mean Sample Size = 6.000.a.

Alpha = .05.b.

由此 Duncan 多重比较表可以看出，“肥料用量”因素三水平最好。

综合以上可得： 最适宜的试验组合为 A3C1D3，对于“鲜叶处理”因素是试验结果的次要影响因素，且三个处理差异不显著，可根据操作方便、经济实惠、节省开支等既定条件选取最好水平。

有交互作用的正交试验的方差分析

同无重复正交试验和有重复正交试验的方差分析一样，只是略微更改 Step2 和 Step3 ， 在 Step2 中将不是考察指标以外的所有因素均放入“ Fixed Factor (s)”栏内， 在 Step3中将不是考察指标以外的所有因素项目均选入“ Model” 中。在正交设计中，如在 spss 中分析，如果是无重复试验，就必须设置空列以备误差估计 . 而且绝对不能将空列选入Fixed Factor ；如果是有交互作用分析，就必须将交互作用列严格按正交表进行排列，并且将交互作用列输入变量数据，才能进行分析 .

正交表的设计可以通过 Data---orthogonal design.

Thank you